Firm Ownership and Enterprise Risk Management Implementation: Evidence from the Nordic Region
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to investigate whether firm ownership characteristics can explain demand for Enterprise Risk Management (ERM) implementation. Specifically, we examine the relationship between the presence of large shareholders, multiple blockholders and a dual-class share structure, and ERM implementation. To our knowledge we provide the first evidence on the effect of multiple blockholders and dual-class share structures on the implementation of ERM. ERM best practices can be considered as governance tools, used to monitor managerial discretion in risk management, ultimately reducing the agency cost of risk management. Accordingly, we analyze the demand for ERM in certain governance (e.g., ownership) settings. We use quantitative methods in our study: survey and regressions (tobit and logit models). Ownership data is hand-collected while ERM data comes from a survey conducted in the Nordic region. We find that ERM is implemented less frequently in firms where there are multiple blockholders, and where large controlling owners hold dual-class shares. These findings indicate that there is less demand for ERM’s monitoring role in firms that are associated with high agency costs. Given the increasing use of dual-class share structures, we believe further examination of ownership characteristics and corporate risk management is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».